2025年matlab指数函数拟合求参数代码（2025年matlab怎样拟合指数

matlab对指数函数的拟合

在MATLAB中对指数函数进行拟合，使用V=A*exp*I）+A*exp*I）模型是一个有效的方法。具体步骤和结果如下：数据准备：定义了X和Y两组数据，分别作为自变量和因变量。定义拟合函数：使用inline函数定义了拟合函数myfun，该函数形式为A*exp*x）+A*exp*x），其中A是参数向量，x是自变量。

在拟合函数过程中，不管用nlinfit（）函数还是用lsqcurvefit（）函数去拟合非线性函数，都要先确定一组初始值，初始值选择好与坏，直接影响其拟合精度（即相关系数）。

第一步，自定义Malthus模型函数（指数函数），如 func=@（k，t）N0*exp（D*（t-t0）这里，N0=60.2；t0=1954；第二步，利用1954-2005年的数据，分别使用lsqcurvefit函数，求出系数D。

对于楼主给的数据而言，指数函数似乎并非一个好的选择。从下图可以看到，四次多项式拟合的效果要比指数拟合效果好很多。事实上，即使用二次多项式（抛物线）拟合，也比指数拟合的效果要好。所以，建议楼主重新考虑一下拟合函数的形式，如果允许，可尝试采用多项式拟合。

在matlab中根据拟合图得到函数步骤如下：常用的模型有多项式模型、幂函数模型、指数函数模型等。设出函数，用命令“plot”绘出图像作为对比。准备好散点数据，用命令“plot”绘出散点作为对比。调用函数“fit”，参数包括散点数据和曲线拟合模型。

拟合 x=0.25，0.5，1，5，2，3，4，6，8 y=121，115，136，110，198，32，45，24，01 MATLAB拟合工具箱 cftool 用法及实例：数据准备：我们以一组多项式数据为例，进行示例，假如多项式是y=4x^3+3x^2+2产生的数据，x取0到3之间间隔为0.3的数。

求教MATLAB指数拟合问题:指数拟合y=a(exp(bx)-1),要求精度高一些,画...

在MATLAB中对指数函数进行拟合，使用V=A*exp*I）+A*exp*I）模型是一个有效的方法。具体步骤和结果如下：数据准备：定义了X和Y两组数据，分别作为自变量和因变量。定义拟合函数：使用inline函数定义了拟合函数myfun，该函数形式为A*exp*x）+A*exp*x），其中A是参数向量，x是自变量。

分子还包括constant型Smoothing Spline：平滑逼近（翻译的不大恰当，不好意思）Sum of Sin Functions：正弦曲线逼近，有8种类型，基础型是 a1*sin（b1*x + c1）Weibull：只有一种，a*b*x^（b-1）*exp（-a*x^b）MATLAB有好多方法来拟合函数，比如对数拟合、指数拟合、多项式拟合。

在MATLAB中，可根据数据点通过多项式拟合、专用工具箱或优化算法实现光滑曲线拟合，常用方法如下： 多项式拟合（polyfit与polyval）步骤：准备数据：定义原始数据点坐标，例如x = [1， 2， 3， 4， 5]； y = [2， 8， 7， 0， 0]；。

在MATLAB中，若要对一个x值对应多个y值进行曲线拟合，首先需要明确拟合类型。对于线性关系，可以使用regress（）函数。而对于非线性关系，推荐使用nlinfit（）或lsqcurvefit（）函数。假设你有一些具体的数据，你可以将数据发送给我，我可以帮助你进行更详细的分析。

matlab拟合函数?

1、题主给出中国人口预测问题（二），可以使用英国经济学家马尔萨斯提出的Malthus模型来拟合与预测。其步骤：第一步，自定义Malthus模型函数（指数函数），如 func=@（k，t）N0*exp（D*（t-t0）这里，N0=60.2；t0=1954；第二步，利用1954-2005年的数据，分别使用lsqcurvefit函数，求出系数D。

2、首先，把给出的向量方程，改写为 a1*X+a2*Y+a3=-（X+Y）Z（x，y）=-（x+y）=a1*x+a2*y+a3 然后，我们用regress最小二乘法回归函数来拟合aaa3的系数 x=[。。] %数据 y=[。。

3、在Matlab中使用波特图方法拟合传递函数，可以按照以下步骤进行：导入数据：使用load或readmatrix等函数导入包含幅值、相位和频率信息的数据。示例代码：data = load； 或 data = readmatrix；构建频率响应数据模型：使用frd函数根据导入的幅值和相位信息构建频率响应数据模型。示例代码：frd_model = frd；。

4、拟合过程详解/ 在MATLAB中进行对数函数拟合，通常涉及选择合适的对数类型（自然对数或常用对数）、定义模型函数、然后使用诸如curve fitting toolbox的工具。例如，如果你有一个数据集x和对应的对数值y，可以使用fit函数来拟合一个对数模型，如model = fit（x， log（y）， logarithmic）。

5、拟合完成后，我们可以查看拟合效果。在Curve Fitting工具箱中，我们可以查看拟合曲线与原始数据的对比图，以及拟合函数的具体参数。这些信息有助于我们评估拟合效果，并进一步优化模型。总之，在MATLAB中进行余弦函数拟合是一个简单且实用的方法，可以帮助我们更好地理解数据中的周期性规律。